Earth 藍星/地球 短心得 - 就是個植物版的Wingspan

     BGG這幾天hot榜第一名的Earth，Dice Tower一致高分好評，評論常說是沒有等待時間的tableau building遊戲，上了BGA當然趕快來玩玩看。

   簡短心得的話，就是這遊戲超自閉，試了兩場，再玩的欲望沒很大，果然不愧植物版Wingspan的稱號。(先前Wingspan心得見這篇。)

短簡介

   遊戲規則很簡單，每次4個動作選一個做，我不知道各個顏色行動的主題意義是什麼，但反正我玩的時候就是只會說 綠/紅/藍/黃 4種動作。選擇顏色後，自己執行該動作的強效果，其他玩家跟著執行該顏色的弱效果，然後每個人再觸發自己檯面上所有該顏色的能力。

   檯面，是個4x4的格子，綠色行動可出1~2張牌到檯面，成本很單純，只有一種資源成本，就是錢 (遊戲中好像是叫土壤啦，但不管，我都叫他錢)，有人4x4檯面蓋完遊戲結束。遊戲過程中還會有一些自己的/公家的終局計分條件，以及一些比誰最快完成的目標(例如最快有4張菇類)。每個植物上面可以發芽(我都叫他方塊)、生長(上圖中一層一層、頂層有帽子的那個)，有些能力可以把手牌變成堆肥，這些芽、生長、堆肥，基本上都是1個1分。

   跟Wingspan超像吧，動作4選1、有空間順序性的檯面(4x4對比5x3)、牌上的每個token(發芽/生蛋)或每張牌(堆肥/tuck)1分、目標卡依照生物的名字或特性。

短心得

   首先，我覺得非常沒有主題感。那些植物能力，什麼棄1方塊抽1牌啊、堆肥1張生長1層啊、棄1層拿3元啊，跟那些植物實在沒什麼關係。然後所有植物能力都超像，抽2牌、拿2元、堆肥3、整個橫排發芽、整個橫排生長 之類的，沒有太特別有趣的能力。地形牌可以加分，但也搞不懂加分條件跟那個地形有什麼關係，例如火山口的斜角上有菇菇可以加分，WHY?? 稀樹草原每一個黃色能力2分，WHY??  再來，如前段所述的，每一個萌芽、每一層生長、每一張堆肥，基本上都是1張1分，就是這麼無趣。

   玩完兩場的最大感受，遊戲超級自閉。大概從頭到尾都不太想看對手檯面有什麼東西，頂多留意一下什麼顏色比較多，避免執行對手太賺的動作。主要都是在算自己這樣加幾分、怎樣可以搶快完成里程碑 (抱歉借用火星名詞)。遊戲的過牌量非常大，手上10到20張牌都是常見的，這麼多牌通常都是只忙著顧自己要打哪張牌、牌要放哪個位置、怎麼搶快完成目標、怎麼湊終局分數。再者，每次行動都會觸發檯面全部同色行動，所以整個過程一直都在忙著弄自己的面板。況且如前所說，牌來來去去就是那些能力，且都是只影響自己的能力，自然也不太想看對手打出了什麼東西。

   另外，遊戲自始至終都不會有「卡」的感受，所有行動全都是賺的，只是賺20分、15分、10分的差別。基本上每個人都會選自己強勢顏色的行動，例如我檯面黃色能力多，自然會經常選黃色。每次輪到你都可以自由4選1完全沒限制、每個動作的跟風副行動也不差、任何動作都是讓你的資源或分數變多、沒有任何懲罰要素、手牌沒上限堆肥沒上限，玩起來非常輕鬆不卡。我覺得Dice Tower好像都比較偏好這種不卡的遊戲，行動亂做也是到處都分數，美其名就是玩家想走什麼路線都可以，自由度高，結束時每個人分數都200上下，超高分，你開心我開心皆大歡喜。

   但如同我之前在這篇(近年德策風貌)寫的，我實在不太喜歡這種很鬆的感覺。沒有互相卡位(行動格也好、地圖也好)，策略遊戲就少了許多張力。Earth玩到最後，就是很單純在算打A幾分打B幾分打C幾分，4個動作哪個賺最多，遊戲過程總覺得缺乏高潮。

   主題性不明顯，純粹玩機制的感覺。與Wingspan相比，或許平衡好一點(Wingspan基本版有幾張牌著名的強)運氣低一點(Earth的過牌量大很多)，不過對我來說，大概就是一款7分遊戲與一款7.1分遊戲吧，都不會很想再玩多場。

The Search for Lost Species - 更花俏卻少了些簡潔的續作

   The search for lost species是The search for planet X(X行星之謎)的續作，基於我對X行星之謎的喜愛(見這篇)，這款消失物種KS我一度很想back，後來看到TTS可以玩也迫不及待試玩，玩完2場的感想，就是覺得...似乎沒有達到我的高期待值。前後作比較，我直覺想到的一句話就是 "less is more"，有時太多元素，反而少了簡潔的美感。

    還是要說，本篇心得為強烈個人主觀意見。我甚至覺得，應該絕大多數的人都會稱讚Lost species是款主題更吸引人、且機制更完整的遊戲。

前後作差異

    談談這款續作新增的部分吧。從找X行星改成在地圖上尋找消失物種，主題代入感應該對多數人是加分的，我看到那些動物圖片也覺得很可愛，比冷冰冰的星球好。每場遊戲是從6種消失物種(如上附圖)選擇其中一種，每一種的邏輯不同，增加了遊戲變化度，絕對也是加分。

    行動增加了探索城鎮，到城鎮可以拿到一張卡牌，可能是被動能力(之後的特定行動節省時間)、一次性效果、立刻效果、結局加分。

    在X行星中，可移動的範圍像是一條線(繞成一圈)，是一維空間；而在物種中，可移動的範圍則是二維平面，人物移動增加了規則與額外考量。另外，物種的地圖加入了地形要素，推理的邏輯多了地形的線索 (線索例如 沼澤地只有1種物種)。

   6種目標生物增加了遊戲變化性，城鎮卡片增加了不對稱能力，地形與二維地圖使得線索更豐富，看起來都是好改變。不過實際玩了兩場之後，我卻是稍微有點失望。

 

失望的點

   最明顯的一點，之前X行星我讚賞的就是將時間與空間做了巧妙結合，當人在時間軌上移動時，同時限制了可視區域，非常簡潔的設計。然而在物種中，卻將時間與空間解離，行動時變成要顧及兩個人物token，一個是在中間的地圖上，一個是在外圈的時間軌，操作瑣碎化。

   而讓事情更嚴重的是，這遊戲在地圖上的移動規則稍微囉唆。不論以船或步行探索，都允許來回走。然後選擇以船探索時，是走4-6步，至少要涵蓋4沿海地區。這個可來回走、起始格不算探索、進入的格子才算探索的規則，以及步數/格數的限制，讓剛開始玩的時候，人物走的路線一不小心就會沒有符合規則，總是要再次檢查路線是否合理、最後停的格子是否正確。

  當然又再更嚴重的是，山脈會阻擋路線，步行的時候過不去。坐船時，規則只說起始格、移動到的格子、結束的格子都要在海岸，但從一個南方海岸到北方海岸(例如上圖的5號格到12號格)，這樣是否合乎規則感覺就不清楚(文字來看似乎合規、但主題性來說這應該不是坐船)。

  種種原因，讓人物移動有很多限制要考慮，且因為可來回走，即使告訴app探索哪幾格，app其實還是無法掌握到底路線是什麼，造成app無法追蹤人物位置。在X行星中，移動是如此簡潔，告訴app我勘察哪幾個星域，就是會走到哪個位置，沒有模糊的空間，玩家操作簡單，要顧慮的規則少，app也容易追蹤每個玩家的位置 (姑且先不論app是否真的有實作這個功能)。

  第二點，在物種這款遊戲發表理論時(新作中稱為sighting目擊，我暫且統一稱為理論)，是要將理論token放在地圖上格子並放一個時間標記，以表示是在哪一個時刻(例如T3)發表的理論。等到之後的某一個時刻(例如T5)發表理論後，會檢視之前某一個時刻(例如T3)的理論是否正確。這就導致地圖上有多個時間標記壓著的理論，例如1號、3號格各有1個T1，2號、3號、6號格各有1個T2，6、7、8號格各有1個T3，地圖的每格本就不大，加上這些一疊一疊的理論標記，視覺上就顯得稍嫌擁擠且混亂。而到了要驗證理論時，又要在地圖上找特定時刻的理論是放在哪個位置。已驗證正確的理論在地圖上也不是那麼顯眼，尤其誰是第一個發表的在地圖上沒有清楚標註，需自己在計分紙畫圈。

  相較之下，X行星的理論token不需要放置時間標記，每到了發表理論的時刻，先前的理論就會往圓心推進一格，代表時間的先後順序，遊戲有設計格子讓這些理論自動內推。當理論推到圓心時，就知道要做驗證，一旦驗證正確，就可以把同區的其他理論一併打開看是否正確，每區正確的理論顯眼，而且很清楚是誰第一個發表的。X行星的設計就是非常簡潔有效率，省去不必要的時間token，而且UI可視性較佳。

  第三點，在最後找到X行星/消失物種(方便起見我通稱為X)時，app會要求不僅要指明X的位置，而且要同時指出兩個相鄰格是什麼東西。在我的認知，我認為這是要避免玩家用矇的，不能因為有人亂矇到X的位置遊戲就莫名結束，故要讓玩家同時指出兩個相鄰格的內容。但在新作中，山脈不僅阻擋了移動的相鄰性，連在最後關頭的指認，山脈依舊會阻擋相鄰性，這就讓我覺得有點莫名奇妙了。

   同樣以上方地圖為例，如果我已知4號格是X，我在指認X時，不能夠選擇13或15作為相鄰格表達我已知的資訊，我一定必須選擇3號格及5號格。我覺得這實在是不必要的限制，有時可能整個地圖就只剩2塊地不知道，但那2塊地不影響我判斷X在哪裡，我可以100%確認指出X、也可以指出X附近的兩個格子是什麼，證實我不是亂矇的。偏偏就因為X的旁邊有山脈，讓我不能選擇某些特定格子，這讓我在最後關頭有種被擺一道的感覺。不知道將來規則針對這點會不會做出調整，我目前是不太喜歡這個規則限制。

   第四點，新增的城鎮卡片增加了不對稱能力。但其一，我覺得卡片能力沒有太有趣，就是很標準的瞬間、一次性、終局加分的那種設計；其二，我覺得這些卡片加上時間軌上歸還城鎮token的機制，讓城鎮行動成為必做，每個玩家在時間軌上歸還城鎮token之前必然會進去拿一張卡。因為這只要花1時間，就可以研發+得到1卡片能力，1卡片能力都保證是賺的。例如camera trap一次性的從4時間變成2時間，即使加上城鎮行動的1時間，用這張卡去camera trap就只要1+2=3時間並且帶一次研發，保證比4時間好。

  這就導致玩家在新作中必定是會進城拿卡+研發，不像X行星的研發行動是可以自己調整是否需要，減少了一些操作彈性，而且卡片能力本身又不是非常有特色。

   上述大致就是我對於這款新作失望的點吧，操作瑣碎化、UI複雜化、新增(我認為不必要的)額外限制、公式化進城拿卡。新作在加入額外的空間與地形元素後，我認為整體推理邏輯其實與X行星的樂趣並沒有太大差別，即這些繁雜化的設計，對於核心的推理並沒有感受到大幅度的進步差異。我認為X行星之謎在設計優雅(elegant)程度是大勝消失物種。

    不過這個就是非常主觀的看法，就像我之前寫過的這篇我覺得Concordia基本版相較於Salsa擴是更elegant的設計，不過Salsa擴的論壇不對稱能力就是大多數玩家會喜歡的東西。因此我猜想，The Search for Lost Species還是會獲得絕大多數的好評。

ChatGPU - Barrage文章、Ark Nova預購二三事

    腦中其實滿多想寫的文章，不過光玩遊戲就來不及了，擠不出時間好好寫東西。剛好最近ChatGPT當紅，就讓ChatGPT來幫我代筆吧。

    2022年玩到的新遊戲中，相當滿意的一款是Barrage強國爭壩，請ChatGPT幫我寫一篇Barrage的介紹及評論文章，內容如下，寫得相當不錯呢。

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Barrage: A Unique and Challenging Board Game

    Barrage is a board game designed by Simone Luciani and Tommaso Battista, and it stands out for its complex and dynamic gameplay mechanics. In Barrage, players take on the role of managers of hydroelectric power plants and dams, competing against each other to produce the most energy and earn the most points.

    One of the most unique features of Barrage is the way it simulates a constantly changing economic environment. Players must manage their resources, invest in new technologies, and build infrastructure to generate energy. However, they must also deal with natural disasters, such as floods and droughts, which can have a significant impact on their operations.

    The game also has a strong focus on worker placement and resource management, as players need to recruit workers and assign them to different tasks in their facilities. The placement of workers is crucial to managing the output of energy, as each worker can only perform a specific task, such as adjusting the water flow or repairing equipment.

    Barrage is not an easy game to master, and it may take several playthroughs to get a good understanding of its mechanics. However, once players get the hang of it, the game becomes an engaging and challenging experience. The game's unique economic system and the player interaction add an extra layer of complexity that keeps the game fresh and exciting.

    In my opinion, Barrage is one of the most innovative and engaging board games I've ever played. The game's complexity may be intimidating for some, but it's what makes the game so satisfying to play. The worker placement mechanics are well-balanced, and the natural disasters add an extra element of strategy that keeps players on their toes. The game's production quality is also top-notch, with stunning artwork and high-quality components.

    Overall, Barrage is a must-play game for any serious board gamer. It offers a unique and challenging gameplay experience that rewards careful planning and strategic thinking. While it may not be the best game for newcomers to the hobby, it's a game that seasoned players will enjoy for many years to come.

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    想法與我大致類似，就靠AI的這篇文章暫時墊檔一下了，有空的話再來自己好好寫一篇。

 

    最近的另一件事，則是Ark Nova的預購讓我相當不滿，原本說好的預購有金屬幣，長久等待後，到最後一刻交貨時突然跟我說沒有金屬幣。我好像每次參加這種預購、團購、KS啊，沒有一次是滿意收場的。我大概還是比較習慣買現貨，看到什麼就可以買到什麼的感覺。但現在的桌遊市場，好像熱門遊戲都是要預購或KS，然後產品交期非常不確定，能夠拿到什麼也非常不確定，很不喜歡。

    請ChatGPT幫我寫一封抱怨信函，成果也是相當不錯，組織良好且情理兼備。

    以下是當初預購的文案。

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    最後聊聊ChatGPT這個可怕的怪物。

    最近應該不少人都在玩/使用ChatGPT吧。這個已經推出一陣子了，一開始也只是當聊天機器人玩，後來越來越發現其強大，尤其是以英文對話時，能力又比中文好上許多，真的讓人可以預見(害怕)AI取代人類工作的未來。

    例如生成文案的能力，只要告知情景(當然內容越特定越好)，就能自動幫我完成所需的信件，其信件內容其實不怎麼需要修改了(如上附圖)，把該替換的詞換一下就可以寄出了，比找人寫快速多了。這個大概是AI侵門踏戶的第一步吧，例行性質重複性高的工作，可能很容易被取代。

    使用搜尋引擎的習慣可能也會大幅改變，過去我們習慣自己想關鍵字丟給Google，關鍵字下得好，才能找到好的結果。有了關鍵字之後，再去正確的網站自己撈資料，可能要從多個網站自己拼湊所需要的資料。以後都不用自己想關鍵字了也不用自己彙整，直接把整串問題/敘述丟進去，答案就出來了。new Bing接下來的表現非常令人期待。

    自己的工作也是，當嘗試幾次使用ChatGPT後，發現其能力相當好，只要能給他適當正確的輸入(這邊的關鍵資訊目前還是需要靠人力完成)，他就可以產出相當令人滿意的輸出結果。十年前我是沒預期到AI可以進步到這樣，以這個科技發展速度，十年後，專利工程師的工作可能大部分都可以靠AI完成了。

    亦即，將來的專利申請，名義上我想還是需要個專利代理人，但實際是由誰產出專利說明書就難說了。現在的AI成熟度，讓他讀過上百萬份已獲准專利，給他足夠完整的技術揭露書，自動產出應該是有機會做得到。AI可能不像我們有經驗的可以講得頭頭是道，哪邊寫作要注意什麼、要留意哪個法條規定什麼，但產出的東西就是莫名都會符合要求，而且在打字正確性、用詞一致性肯定比人類更強。再到審查委員的審查意見大概也可以AI輔助審，答辯理由書、侵權訴狀、舉發聲明，也都可以AI輔助生成。一開始用應該都會覺得非常方便，然後走到最後大概不知不覺整個系統都被AI控制，思維也逐漸會陷入AI框架，想想還是滿可怕的。

     電腦學習的速度實在比人快太多了，記憶力更是人不可能比得上的，圍棋的實力差距同樣讓人感受到AI的強悍。隨著硬體設備越來越好(運算速度快、儲存空間大)，將來的進步速度必然更快。

    除了文案產出、對話問答、資訊查詢、遊戲取勝，這個AI也已經可以完成程式，有看到給予需求就能直接完成程式碼的 (當然輸入也是要給得夠好)。不僅軟體，有看到ChatGPT也能完成硬體描述語言。而對於已經寫好的code，ChatGPT也能作為debugger幫忙找出問題。以前學了那麼久C++、verilog、演算法、資料結構什麼的，現在這個AI什麼都會，而且資訊量與資訊更新速度肯定超出人類許多，工作內容較簡單的軟硬體開發工程師可能是下一步被取代的對象。

    前陣子還看到AI能夠自行找出厲害的演算法 (去年底AI針對矩陣乘法找到的演算法打破紀錄)，這個感覺已經是研究人員/學者的範疇了，當然AI的思路不會是常人走的路，但就是靠運算能力與資料量，在亂撞亂試下，可以在非框架的思路中，找出最省時間的演算法。AI找到的演算法可能邏輯上我們也讀不太出來/看不懂他是想做什麼，但產生的結果就是時間更短。

    AI現在看起來已經近乎無所不能了，未來當然只會更可怕。暫且不去想將來被取代掉的恐懼，現在我們或許正站在歷史的轉捩點上，見證這一切發生的開端。